马尔可夫链：可重用的R函数，以n个时间步显示状态值？

我有一个简单的马尔可夫链：

library(markovchain)
mcSIR <- new("markovchain", states=c("S","I","R"),
    transitionMatrix=matrix(data=c(0.9,0.1,0,0,0.8,0.2,0,0,1),
    byrow=TRUE, nrow=3), name="SIR")
is <- c(99,1,0) # initial States  

fvals的数据帧输出 看起来是这样的：
（注意：时间步长是从左侧开始的第二列，从零开始）

原因：此功能可用于测试不同的MC，

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无需每次重复R代码…

此功能可以帮助您：

fvals<-function(mchain,initialstate,n) {
  names(initialstate)<-names(mchain)
  for (i in 0:n)
  {
    out<-initialstate*mchain^(i)
    cat(i," ",out,"\n")
  }
}
fvals(mcSIR,is,5)

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fvals谢谢你简单有效的回答，乔治！它起作用了。Q1）如何将fvals（）的输出转换为“常规”数据帧？。Q2）也许这个有用且常用的函数（fvals）可以被整合到“markovchain”包中？嗨，这可能会有帮助：
1    timestep            S            I            R
2           0           99            1            0
3           1         89.1         10.7          0.2
4           2        80.19        17.47         2.34
5           3        72.17           22         5.83
6           4        64.95        24.81        10.23
7           5        58.46        26.35         15.2

fvals<-function(mchain,initialstate,n) {
  names(initialstate)<-names(mchain)
  for (i in 0:n)
  {
    out<-initialstate*mchain^(i)
    cat(i," ",out,"\n")
  }
}
fvals(mcSIR,is,5)